Gemini Enterprise Agent Platform は、エンタープライズ グレードの AI エージェントとモデルベースのソリューションを構築、デプロイ、管理、最適化するための統合プラットフォームです。Agent Platform の進化版として、200 以上の基盤モデルへのアクセスからエージェントのデプロイと管理まで、AI のライフサイクル全体をサポートします。
Agent Platform は、あらゆるスキルレベルのユーザーに対応できるツールを提供します。
- ローコード開発:
- Agent Studio: コードを使用せずにエージェントを設計し、モデルとやり取りします。
- コードベースの開発:
- Colab Enterprise ノートブック: コードベースの開発、データ分析、テストを行います。
- Agent Development Kit: このモジュール型のモデルに依存しないフレームワークを使用して、複雑な推論とツールの使用が可能な高度なエージェントを構築します。
エンタープライズ要件を満たすため、Agent Platform には統合されたセキュリティとガバナンスが含まれています。Agent Identity を使用すると、エージェントにきめ細かい権限を付与できます。Agent Gateway は、Model Armor とともに、すべてのエージェントのやり取りを保護し、ランタイム ポリシーを適用し、脅威から保護し、コンプライアンスに準拠したオペレーションを確保します。
Gemini Enterprise Agent Platform のコンポーネント
Gemini Enterprise Agent Platform は、次の 4 つの主要な柱を中心に構成されています。
構築
これらのツールとサービスを使用して、AI エージェントを設計、プロトタイピング、開発します。
- Agent Development Kit: 複雑な AI エージェントを構築してデプロイするための、モジュール型のモデルに依存しないフレームワーク。
- Agent Studio: エージェントの推論ループとワークフローを設計、プロトタイピング、管理するための ローコードのビジュアル キャンバス。
- Agent Garden: 開発を加速するための、事前構築済みのエージェントとテンプレートの ライブラリ。
- Model Garden: Google のフロンティア モデル（Gemini モデルなど）、サードパーティ モデル、 オープンソース モデルにアクセスします。
- RAG Engine: 非公開のエンタープライズ データを LLM に安全に接続し、回答の精度を高め ハルシネーションを低減します。
- ベクトル検索: AI アプリケーションのデータを保存、検索、管理するための AI ネイティブ検索エンジン。
- Agent Platform の Managed Agents API: フルマネージド サンドボックス内で自律エージェントを構築するための、構成駆動型の REST ファースト API。**Agents API** を使用して、スキルやアーティファクトなどのマウントされたソースを含むエージェント構成とサンドボックス 環境を作成および管理し、 Interactions API を使用して、実行時にデプロイ済みエージェントと直接やり取りします。
スケーリング
高パフォーマンスのステートフル ランタイム環境でエージェントをデプロイして管理します。
- Agent Runtime でエージェントをスケーリング: エージェントのデプロイと管理のための高パフォーマンスでスケーラブルなランタイム環境。1 秒未満のコールド スタートや長時間実行エージェントなどの機能をサポートします。
- Agent Platform セッション: 1 回のエージェントとのやり取りでのステートフル データとコンテキストを管理します。
- Agent Platform メモリバンク: エージェントが永続的なメモリを保持し、複数のセッションにわたって情報を呼び出すことができます。
- コード実行: AI エージェントが安全なサンドボックス 環境で Python コードを生成して実行し、計算、データ分析、その他の複雑なロジックを実行できるようにします。
管理
エンタープライズ グレードの制御とポリシーを使用して、エージェントを保護、カタログ化、管理します。
- エージェント レジストリ: 組織全体のすべてのエージェント、 ツール、MCP サーバーを検出、追跡、管理するための一元化されたカタログ。
- Agent Identity: 各エージェントにフルマネージドの一意の ID を提供し、安全な アクセス制御と監査を可能にします。
- Agent Gateway: すべてエージェント ツール呼び出しを制御し、 認証を管理し、セキュリティ ポリシーを適用する、一元的なポリシー適用ポイント。
- ガバナンス ポリシー: コンテンツ保護やセマンティック ガバナンスなど、 データ漏洩のようなリスクを軽減し、コンプライアンスを確保するためのポリシー。
- AI の脅威と脆弱性スキャン: エージェント システムに特化したリアルタイムの脅威検出と脆弱性スキャン。
- AI Content Detection API: AI 生成コンテンツを識別して、責任あるメディア ガバナンスをサポートする方法を提供します。
最適化
エージェントを評価、モニタリング、改善して、高品質と信頼性を確保します。
- エージェント評価 マルチターンの自動評価ツール やライブ トラフィックのオンライン評価などのツールを使用して、エージェントの品質を体系的に評価します。
- エージェントの動作をシミュレートして評価 合成テストシナリオを生成し、マルチターンのユーザー インタラクションをシミュレートして 構成可能なペルソナを使用してエージェントのロジックのストレステストを実施します。
- オブザーバビリティ 統合トレース ビューアなどのモニタリング、ロギング、トレースの包括的なツールにより、エージェントの推論とパフォーマンスを詳細に可視化し、効果的なデバッグを可能にします。
- エージェント プロンプトの最適化 失敗パターンを分析し、的を絞った更新を提案することで、エージェントのシステム指示とツール記述をプログラムで改善します。
このドキュメントの使用方法
Agent Platform ドキュメントは、必要な情報を見つけやすいようにセクションに分かれています。ナビゲーション タブを使用して、プラットフォームのさまざまな領域を確認してください。
- Studio: Agent Studio を使用して、プロンプトの設計、モデル チューニング、モデルとのその他の UI ベースのやり取りを行う方法について説明します。
- エージェント: Agent Platform のエージェント フレームワークと ツールを使用して、 エンタープライズ ユースケース向けの AI エージェントを構築、デプロイ、管理する方法について説明します。
- モデル: Gemini モデルなど、 Agent Platform で使用できる生成 AI モデルと、 アプリケーションでの使用方法について説明します。
- ノートブック: コードベースのモデル開発、データ分析、テストに Colab Enterprise ノートブックを使用する方法について説明します。